Python中如何完成第一个数据分析项目

爬虫不开放，毕竟爬虫本身没啥质量 数据分析没学几个月，写的也很初级，数据量本身很多，涵盖了 P2P 行业的一年内的各种指标数据。 https://github.com/zgbgx/P2PDA


Python中如何完成第一个数据分析项目
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要完成第一个Python数据分析项目，关键是选对工具链和遵循标准流程。新手建议用Jupyter Notebook + pandas + matplotlib/seaborn的组合，上手快、可视化直观。

核心步骤就四步：

  1. 数据获取与加载：用pandas的read_csv()或read_excel()读数据
  2. 数据清洗：处理缺失值、重复值、异常值
  3. 探索分析：统计描述、可视化、相关性分析
  4. 得出结论：基于分析给出业务洞察

给你个完整示例——分析泰坦尼克号数据集：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 1. 加载数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')

# 2. 数据清洗
print("数据形状:", df.shape)
print("\n缺失值统计:")
print(df.isnull().sum())

# 处理年龄缺失值
df['Age'].fillna(df['Age'].median(), inplace=True)

# 3. 探索分析
# 生存率统计
survival_rate = df['Survived'].mean()
print(f"\n总体生存率: {survival_rate:.2%}")

# 性别与生存关系
gender_survival = df.groupby('Sex')['Survived'].mean()
print("\n性别生存率:")
print(gender_survival)

# 可视化
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))

# 生存人数分布
df['Survived'].value_counts().plot(kind='bar', ax=axes[0])
axes[0].set_title('生存人数分布')
axes[0].set_xlabel('是否生存')
axes[0].set_ylabel('人数')

# 年龄分布
df['Age'].hist(bins=30, ax=axes[1])
axes[1].set_title('乘客年龄分布')
axes[1].set_xlabel('年龄')
axes[1].set_ylabel('频数')

plt.tight_layout()
plt.show()

# 4. 简单结论
print("\n关键发现:")
print("1. 女性生存率显著高于男性")
print("2. 儿童和老人有更高生存优先级")
print("3. 头等舱乘客生存机会更大")

建议：从公开数据集开始练手，先跑通完整流程再追求复杂分析。

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